III-C4 採用状況と効果の賛否を確認する

III-C1〜III-C3でllms.txtの書き方まで理解できました。ここで一度立ち止まって確認しておきたいのが、「そもそもAIはこのファイルを本当に読んでいるのか」という素朴な疑問です。このレッスンでは、賛否がはっきり分かれる実証データを一次情報ベースで確認していきます。

Ahrefsの大規模調査:97%が一度もリクエストされていない

2026年6月、Ahrefsが137,210ドメイン(自社Web Analytics利用者、2026年5月のデータ)を分析した調査があります(出典: Ahrefs, 2026年6月)。その結果、28%(約38,000サイト)がHTTP 200で開けるllms.txtを公開していましたが、そのうち97%が2026年5月中に一件もリクエストを受けていませんでした。リクエストがあった残り3%についても、96%はボットからのアクセスで人間はわずか4%です。

(出典: Ahrefs, 2026年6月)

個別に見ても、最も活発なGPTBotでさえ対象ファイルの4.51%にしか触れておらず、ClaudeBotは0.80%、DeepseekBotは0.02%にとどまります。さらに、まだ存在しないllms.txtへの404アクセスは全て人間からで、AIボットからの探索的アクセスはゼロでした。

Googleは公式に「無視する」と明言している

Google側の反応も明確です。GoogleのSearch AdvocateであるJohn Mueller氏は、llms.txtへの公式な支持表明ではないと繰り返し否定しており、Googleの公式見解は「新しいファイルを作る必要はない。Google検索はllms.txtを無視する」で一貫しています(出典: Search Engine Journal, 2026年)。一部のCMSがllms.txt対応の表示を誤って混入させたことで「Google公式サポート」という誤解が広がった経緯もありましたが、これも設定側の意図しない反映だったと否定されています。

なぜ「必須」という空気だけが先に広がるのか

実データがこれだけはっきりしていても、「llms.txtは今や必須」という空気は根強く残っています。Search Engine Journalはこの現象を、SEOツールが「未設置」を課題としてフラグ立てし、それが不安を生み、対策サービスが売れ、「必須」という認識がさらに強化される、一種の誤情報ループとして整理しています(出典: Search Engine Journal, 2026年)。ぶっちゃけ、この構図は他の新しいAIO施策でも繰り返されやすいパターンなので、数字の出どころを確認する癖をつけておいて損はありません。

それでも意味があるかもしれない、限定的なケース

とはいえ、「完全に無意味」と言い切るのも実態とは異なります。Ahrefs自身も、Claude Codeのようなコーディングエージェントや、IDE型のAIアシスタントの利用者、あるいはプラットフォームが自動生成しているケースについては、限定的ながら価値がありうると補足しています(出典: Ahrefs, 2026年6月)。汎用的な会話型AI検索での引用増加は実証されていない一方、開発者向けツール経由での参照可能性までは否定されていない、という整理が現時点でのフェアな理解です。

実践ステップ

1. 1
   自社サーバーのアクセスログで、llms.txtへのリクエスト有無を確認する
2. 2
   リクエストがあった場合、User-Agentがボットか人間か、どのボットかを確認する
3. 3
   「設置すれば直接的に引用が増える」という期待値を、社内で一旦リセットする
4. 4
   コーディングエージェントやIDE型AIアシスタント経由での参照可能性があるか検討する
5. 5
   数値を紹介するときは、出典と調査時期をセットで添える

このレッスンはテキストとスライドで学べます。スライドは上のビューアからご覧ください。